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Vision automatique appliquée à la détection d'obstacles dans un environnement routier / Aimé Meygret ; sous la direction de Marc Berthod

Auteur principal : Meygret, Aimé, AuteurAuteur secondaire : Berthod, Marc, Directeur de thèseAuteur secondaire collectivité : Université de Nice, Etablissement de soutenanceType de document : ThèseLangue : français.Pays : France.Éditeur : [S.l.] : [s.n.], 1990Description : 1 vol. (203 p.) ; 30 cmISBN : 2726106528.Bibliographie : Bibliogr. p. 203.Sujet MSC : 68U10, Computer science -- Computing methodologies and applications, Image processing
68P15, Computer science -- Theory of data, Database theory
94A08, Information and communication, circuits -- Communication, information, Image processing (compression, reconstruction, etc.)
78Axx, Optics, electromagnetic theory, General
97A70, Mathematics education - General, mathematics and education, Theses and postdoctoral theses
Note de thèse: Thèse de doctorat, sciences de l'ingénieur, 1990, université Sophia Antipolis (Nice)
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CMI
Salle S
Thèses MEY (Browse shelf) Available 10484-01

Bibliogr. p. 203

Thèse de doctorat sciences de l'ingénieur 1990 université Sophia Antipolis (Nice)

DANS LE CADRE DES RECHERCHES DU PROJET EUREKA PROMETHEUS NOUS NOUS INTERESSONS A LA DETECTION D'OBSTACLES EN ENVIRONNEMENT ROUTIER AU MOYEN DE DIFFERENTES TECHNIQUES DE VISION. DANS LA PREMIERE PARTIE DE CETTE THESE NOUS ETUDIONS LA STEREOVISION PASSIVE AFIN DE PRODUIRE UNE REPRESENTATION TRIDIMENSIONNELLE DE L'ENVIRONNEMENT. NOUS PRESENTONS UN ALGORITHME ORIGINAL DE MISE EN CORRESPONDANCE DE POINTS DE CHAINES DE CONTOURS, BASE SUR UNE APPROCHE MULTI-RESOLUTION. DES HYPOTHESES D'OBSTACLES SONT ENSUITE GENEREES PAR UN PROCESSUS DE RECONNAISSANCE BASE SUR UNE COOPERATION ENTRE UNE EMISSION D'HYPOTHESES 2D (TRAITEMENT MONOCULAIRE BASE SUR LES GROUPEMENTS PERCEPTUELS) ET UNE VALIDATION 3D (UTILISANT LES RESULTATS DE L'ALGORITHME DE STEREOVISION). DANS LA DEUXIEME PARTIE DE CETTE THESE NOUS NOUS INTERESSONS A L'ANALYSE DU MOUVEMENT DANS UNE SEQUENCE D'IMAGES. UNE ADAPTATION DE L'ALGORITHME DE MISE EN CORRESPONDANCE DEVELOPPE DANS LA PREMIERE PARTIE, PERMET DE DETECTER LE FLOT OPTIQUE (PROJECTION DANS LE PLAN IMAGE DES VECTEURS VITESSES REELLES) PAR MISE EN CORRESPONDANCE D'IMAGES PRISES A DES INSTANTS DIFFERENTS. UNE SEGMENTATION DES DONNEES STEREO PERMET DE DETECTER DES OBJETS (AU SENS LARGE DU TERME) QUI SONT CLASSES RIGIDE OU DEFORMABLE A PARTIR D'UNE SEGMENTATION DU FLOT OPTIQUE. DANS CHAQUE PARTIE NOUS PRESENTONS ET ANALYSONS DES RESULTATS EXPERIMENTAUX SUR DES DONNEES REELLES

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